Identification of Femoral-Acetabular Symptoms Using sEMG Signals During Dynamic Contraction
Notice bibliographique
Résumé
This thesis focuses on development of an algorithm that automatically identifies a Femoroacetabular Impingement (FAI) patient from a healthy control person by comparing their surface electromyography (sEMG) signal recorded from Gluteus Maximus (GMax), Tensor Fasciae Latae (TFL), and Rectus Femoris (RF) muscles in the hip area.A discrete wavelet transform (DWT) method was used to analyze sEMG signals by thirty eight different wavelet functions (WFs) with 5 decomposition levels of dynamic contractions during the three phases (descending, stationary, and ascending) of squat task.The Bior3.9 WF was selected as it provided higher amount of energy for most of the subjects and then the wavelet power spectrum was computed for healthy control and FAI groups.The results show that the RF muscle is more active in the ascending phase than the descending phase for FAI subjects, whereas it is more active in the descending phase for healthy control.An independent sample t-test was used to check the activities of muscle in both groups.The results demonstrate no significant difference for GMax (p=0.7477) and TFL (P=0.4997)muscles, while there is a significant difference for RF muscle (p=0.0670).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».